年収

600万円〜900万円

勤務地

東京都

職種

データベースエンジニア

リモートワーク
フレックス出勤・時差出勤
モダンな技術を採用
残業20時間以下
技術試験なし

求人情報

仕事内容

■業務内容(概要) 製造業を中心としたクライアントのデータ活用を支援し、分析・モデル構築・可視化を通じて課題解決を推進。 ■業務内容(具体的に) ・SQLやPythonを用いたデータ抽出・前処理 ・統計解析や機械学習モデルの設計・評価 ・ダッシュボード開発(Tableau、Power BI) ・PoCから本番導入までの支援 ・アジャイル(スクラム)開発の推進 ・将来的にはAIエージェントや生成AIを活用した高度な分析・自動化にも取り組みます <関連業務> ・データ利活用サービス:課題抽出~可視化・レポーティング ・機械学習エンジニア:予測・処方的分析 ・工場DX:属人性解消、デジタル化アセスメント ■使用ツール・技術 ・言語:Python、SQL ・ライブラリ:Pandas、NumPy、scikit-learn ・機械学習:TensorFlow、PyTorch ・BI:Tableau、Power BI ・バージョン管理:Git、GitHub ・クラウド:AWS、Azure ・開発管理:Redmine、Backlog、Jira ■この仕事の魅力 ・技術交流の機会多数 ・希望に応じたアサイン ・上流工程から顧客と向き合える ・製造業中心+多業種案件あり ・最先端技術を活用可能 ・キャリア支援・研修制度充実
仕事内容の変更範囲
会社の定める業務

必須条件

●統計検定2級以上、または同等の統計知識 ●SQLおよびPythonでの開発経験
求める人物像
●データを活用して課題解決に取り組む意欲がある方 ●新しい技術や領域に積極的に挑戦できる方 ●顧客やチームと円滑にコミュニケーションを取れる方 ●複数案件を並行して進められるタイムマネジメント力を持つ方

歓迎要件

●AIエージェントを活用したコード開発・モデル検証経験 ●機械学習やPoCの実務経験 ●製造業に関する知見やデータ活用経験 ●アジャイル開発(スクラム)経験 ●クラウド(AWS/Azure)やMLOpsの知識

想定年収

600万円〜900万円(給与形態:月給制)
想定年収補足
賞与:昨年度実績3.85ヶ月分 ●想定残業時間:10時間 ●賞与:別途決算賞与支給の場合あり ●残業代は1分単位で⽀給します ●60歳定年制のため、60歳以降は⽉俸制(賞与なし)となります ●能力・経験・年齢等を考慮の上、当社規定に従って決定致します。
月給
340,000円〜560,000円
賞与・昇給
賞与:2回

ポジション

職位
メンバー
職種
・データベースエンジニア

配属先

部署名
AI・データ事業本部
部署の特徴・業務環境
■使用ツール・技術 ●言語:Python、SQL ●ライブラリ:Pandas、NumPy、scikit-learn ●機械学習:TensorFlow、PyTorch ●BI:Tableau、Power BI ●バージョン管理:Git、GitHub ●クラウド:AWS、Azure ●開発管理:Redmine、Backlog、Jira ■この仕事の魅力 ●技術交流の機会多数 ●希望に応じたアサイン ●上流工程から顧客と向き合える ●製造業中心+多業種案件あり ●最先端技術を活用可能 ●キャリア支援・研修制度充実

開発環境

開発言語
Python
データ分析
pandas、numpy、scikit-learn、TensorFlow、Py Torch
クラウド
AWS、Azure
その他ツール、サービス
GitHub、RedMine、Backlog、JIRA

雇用形態

正社員
雇用期間の定め
なし
試用期間
あり(2ヶ月)

勤務形態

フレックスタイム制
就業時間
9:00〜18:00
就業時間補足
勤務時間:9:00〜18:00(休憩60分) フレックスタイム制有:コアタイム10時00分~15時00分
コアタイム
10:00〜15:00

残業時間

平均残業時間
月10時間

予定勤務地

東京都
勤務地補足
東京事業所(三田)

リモートワーク頻度

一部リモート

福利厚生

保険
健康保険、労災保険、厚生年金保険、雇用保険
保険補足
健康保険組合、総合福祉団体定期保険
健康・医療
受動喫煙防止措置

制度

財産形成
退職金制度、財形貯蓄、企業型確定拠出年金
財産形成補足
退職金制度(確定拠出年金制度)、財形貯蓄制度
職場環境
リモートワーク制度
職場環境補足
寮・社宅制度(家族・単身・独身)(月2万円~3万円+光熱費を個人負担)

休日・休暇

年間休日日数
122日
土日祝休み、完全週休二日制、有給休暇、年末年始休暇、慶弔休暇
休日・休暇補足
慶弔休暇、特別休暇、入社時休暇(上限5日)、災害時休暇(年5回、最大5日)
育児・介護
育児休業、介護休業

諸手当

残業手当、引越し手当、慶弔見舞金制度
諸手当補足
赴任手当、転勤赴任一時金、帰省旅費補助、引越費用補助、慶弔見舞金制度

その他

資格取得支援、書籍購入補助制度
その他補足
社内外講習補助、勉強会講師料補助、通信教育補助、資格取得補助、図書購入補助、社外技術研修参加費、自己啓発支援、社内クラブサークル活動支援、定年再雇用、福利厚生サービス「ベネフィット・ステーション」

選考情報

選考内容

選考情報
書類選考,面接

株式会社テクノプロ(コンサルティング・パートナーズ社)の企業情報

企業について

AI・データ活用、業務変革支援、システム構築・運用・保守・モダナイズを中心としたコンサルティング・SIの総合サービス

会社情報

企業名
株式会社テクノプロ(コンサルティング・パートナーズ社)
本社所在地
〒106-6135 東京都港区六本木六本木ヒルズ森タワー 35階
資本金
1億1000万円
従業員1000名以上
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株式会社テクノプロ(コンサルティング・パートナーズ社)

【モビリティ事業本部_ミドルクラス】Virtual ECU開発エンジニア(受託開発・モビリティ統括部)

■必須条件

●組込みソフト開発の実務経験(目安3年以上)、またはそれと同等の設計・実装スキル ●C/C++での設計・実装・デバッグ経験 ●Windows/Linux上でのビルド、デバッグ、ログ解析の経験 ●車載ECUソフト開発、またはSILS/PILS/HILS/vECUのいずれかの経験

600万円〜1,000万円

組込・制御エンジニア

株式会社テクノプロ(コンサルティング・パートナーズ社)

【MBDエンジニア(シミュレーション開発)/プロジェクトリーダー・メンバー】

■必須条件

以下いずれかの経験を1年以上有する方 ●ECU開発経験 ●MATLAB/Simulinkの実務経験 ●dSPACE製品の経験 ●Vector製品の経験 ●車載コンポーネントの設計・評価 ●計測機器を用いた評価・シミュレーション開発

500万円〜1,000万円

組込・制御エンジニア, プロジェクトリーダー(PL)

株式会社テクノプロ(コンサルティング・パートナーズ社)

【セールスエンジニア】

■必須条件

●製造業領域における技術・開発に関する基礎的な理解 ●顧客折衝、要件ヒアリング、またはそれに準ずる経験 ●社内外の関係者と連携しながら業務を推進した経験 ●営業専業/技術専業どちらの出身でも可 (技術理解を深めながら営業に挑戦したい方、営業経験を活かして技術寄りの役割を担いたい方も歓迎)

400万円〜800万円

プリセールス・セールスエンジニア

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ウェルスナビ株式会社

データベーススペシャリスト

■必須条件

●AWS Aurora運用保守経験 ●MySQL運用保守経験 ●RDBMSを用いた用いた提案、設計・構築経験及び知識 ●RDBMS起因のトラブルシュート経験及び知識 ●RDBMSの性能分析およびチューニング経験 ●SQLレビューの経験およびクエリチューニング

600万円〜1,350万円

データベースエンジニア

株式会社エス・エム・エス

【ソフトウェアエンジニア(オープンポジション)】フルリモ率95%/介護・ヘルスケア領域の自社開発企業/プライム上場

■必須条件

●Java、Ruby などオブジェクト指向プログラミング言語での開発経験。もしくはそれに相当する能力 ●RDBMS でのテーブル設計経験

500万円〜1,600万円

データベースエンジニア, オープンポジション

株式会社出前館

【データベースエンジニア】業界最大手の自社サービス/第二創業期としてスピード感を持って成長中/リモートワーク・裁量労働制など柔軟な働き方が可能

■必須条件

●データベースの設計・構築経験(製品問わず) ●データベース運用経験二年以上(製品問わず) ●ビジネスレベルの日本語能力

600万円〜800万円

データベースエンジニア

IT菩薩モロー

この求人を監修した人

毛呂 淳一朗 「IT菩薩モロー」

YouTubeでITエンジニアの転職やキャリアに関する情報を発信するキャリア系インフルエンサー。YouTubeチャンネル登録者数は3.4万人(2025年4月時点)。

エンジニア採用担当としての経験も豊富で、企業が求める人材や視点も熟知。その経験を活かし、現在はITエンジニア特化のキャリア支援企業「キッカケエージェント」を立ち上げ、月間120人のITエンジニアと面談を行う。エンジニアのキャリア志向と企業課題の解決を両立する最適な人材紹介を提供。

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※2:2025年の20~30歳内定承諾者を対象とし、年収の減少・維持を含む全データの平均値を算出。

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